Sustainability of an outcome measure in outpatient stroke rehabilitation: A realist evaluation
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Only half of newly implemented evidence-based practices are sustained. Though poor sustainment can lead to negative consequences for clinical teams, organizations and patients, the causal explanations of sustainment are largely unknown. AIMS AND OBJECTIVES: We aimed to ascertain how (mechanisms) and in what circumstances (context) a newly implemented outcome measure in rehabilitation was sustained or not (outcome). METHODOLOGY: Informed by an integrated knowledge translation approach, we conducted a realist evaluation using a mixed method, embedded single case study design with data collection up to 18 months following the implementation of the Mayo-Portland Adaptability Inventory - version 4 (MPAI-4), a rehabilitation outcome measure. Quantitative data (survey and patient charts) was analysed using descriptive statistics, then integrated with qualitative data (interviews with 10 key informants) and analysed using inductive and deductive retroduction. We integrated the data to develop a case description and ultimately, to refine the programme theory to better understand the sustainability of the MPAI-4. RESULTS: We linked context, mechanisms and outcomes, and also emphasized sustainability strategies in 18 explanations of how sustainability works. These explanations provide evidence for four overarching patterns: (1) implementation and sustainability phases are interconnected, (2) outcomes build on each other recursively, with patient benefits as the keystone outcome, (3) sustainment is achieved to varying levels across different sustainability outcomes [e.g., high level (e.g., rate of MPAI-4 scoring: 77.7%) to low level (e.g., rate of MPAI-4 application to clinical decision-making: 3.7%)] and (4) the work of sustaining the MPAI-4 is shared amongst different stakeholders. CONCLUSION: Implementation teams can draw from this programme theory to improve the sustainment of outcomes measures while researchers could continue to refine the theory. Continued investigation of sustainability, including diverse and continuous sustainability outcomes, is needed to understand how to maintain improvements in quality of care and patient outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,160 | 0,208 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».